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Experts' Knowledge Fusion in Model-Based Diagnosis Based on bayes networks

Journal of Systems Engineering and Electronics 2003年第2期14卷 25-30页

作者： Deng Yong & Shi Wenkang School of Electronics & Information Technology, Shanghai Jiaotong University, Shanghai 200030, P. R. China School of Electronics & Information Technology Shanghai Jiaotong University Shanghai 200030 P. R. China

In previous researches on a model-based diagnostic system, the components are assumed mutually independent. Howerver , the assumption is not always the case because the information about whether a component is faulty or not usually influences our knowledge about other components. Some experts may draw such a conclusion that 'if component m 1 is faulty, then component m 2 may be faulty too'. How can we use this experts' knowledge to aid the diagnosis? Based on Kohlas's probabilistic assumption-based reasoning method, we use bayes networks.to solve this problem. We calculate the posterior fault probability of the components in the observation state. The result is reasonable and reflects the effectiveness of the experts' knowledge.

关键词： Model-based diagnosis Experts' knowledge Probabilistic assumption-based reasoning bayes networks.

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